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passant520
V2EX  ›  职场话题

求科普 国内现在商业数据分析岗位的情况怎么样

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  •   passant520 · 2019-01-24 00:30:18 +08:00 · 2258 次点击
    这是一个创建于 1891 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    不是那种传统的靠 excel 拍脑门的商业分析岗位, 也不是纯粹技术的 Data science 岗位. 这个在美国火了几年了, 不知道该怎么描述, 总之首先, 还是前台的商业岗, 提交物 是"商业建议" 而不是"数据处理", 但是是基于数据和调包而不是拍脑门的

    抄一个类似的招聘要求翻过来
    > Python/R
    > SQL 和 Hadoop/Spark
    > 熟悉 scipy, pandas 和 sklearn
    > 会用机器学习包, 包括 xgboost tensorflow pytorch 等等
    > 熟悉 GLM(混合线性模型), survival(生存模型? ) discriminant(判别分析?) , PCA(主成分)analysis 等等统计问题
    > 会画可视化交付物, 比如 PPT
    > 交流能力好, 会和非 techical 岗位的同事解释问题

    大概的结构:
    1. 商业向: 能做可视化, 也就是要上会, 也就肯定需要商业常识, 用户忠诚度啊 留存啊 价值啊这些的
    2. 技术向:
    a) 统计知识
    b) 开发能力(调包侠)
    c) 数据库 (会读 写就行, 不管维护)



    想问下有没有这类工作 ( 这类工作 startup 肯定就很难有位置了) 以及待遇和上升路径怎么样... 今年应该永居就能拿到了 有点想回国花花世界一下. 现在的疑虑主要两块:

    1 有没有广泛的类似工作的路径? 毕竟这是个很难和产出直接挂钩的部门, 尤其是在国内这种蓝海传统深厚的地方, 增长往往归功于运营而不是战略, 感觉会很容易边缘化成一个后台部门. 又或者如果跟前女友刚毕业做过的 T 家传统的"商业分析"一样, 组里环境就是商业分析师把需求跟负责数据的工程师说清, 然后等排期, 出来个最基础的数据提取和 图表然后一群人对着玩头脑风暴, 这种文化就完全我们做的不兼容了.
    2. 待遇和上升途径怎么样? 毕竟这个活如果被认可的话, 护城河还是挺深的, 首先是商业感觉和技术岗之间的护城河, 然后技术里一般做开发的又完全没有数理统计的基础.
    7 条回复    2019-01-25 09:50:02 +08:00
    bestkayle
        1
    bestkayle  
       2019-01-24 07:22:23 +08:00 via iPhone
    就是 BI 吧,有个朋友在美团做过,待遇挺好的
    rocksolid
        2
    rocksolid  
       2019-01-24 08:55:39 +08:00
    我怎么看着像 Quant 呢,就是一个做金融衍生,一个做商业分析,做的好可能要从 Management Trainee 做起吧,每个部门做一遍
    WXG999
        3
    WXG999  
       2019-01-24 09:04:11 +08:00
    mark 一下,正在一家贸易公司挣扎,不知道下一步怎么走
    liprais
        4
    liprais  
       2019-01-24 09:21:39 +08:00
    这职位国内十年前就有了
    "不是那种传统的靠 excel 拍脑门的商业分析岗位
    放下偏见,立地成佛
    passant520
        5
    passant520  
    OP
       2019-01-25 09:40:00 +08:00 via Android
    @bestkayle 恰好有朋友的朋友在美团做 BI 背景完全不 tech
    passant520
        6
    passant520  
    OP
       2019-01-25 09:40:56 +08:00 via Android
    @liprais 那就很有趣了 这类职位在美国也没有十年历史
    passant520
        7
    passant520  
    OP
       2019-01-25 09:50:02 +08:00 via Android
    补一句 我浅薄的体验是 这类''并不真的带来利润''的利润部门有点类似咨询, 如果没有一致的方法论,工作远比其他交叉部门糟心的,甚至可以说根本做不来。
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